JP2008023041A - 画像処理方法、および装置、並びに電子内視鏡システム - Google Patents

Abstract

【課題】患者や電子内視鏡の種類によらず、常に適切な分光画像を得る。
【解決手段】電子内視鏡システム２のプロセッサ装置１１は、ＣＣＤ２１で得られた撮像信号から、任意の波長帯域を有する分光画像を生成する分光画像生成部３１を有する。分光画像生成部３１は、分光推定画像の全画素の分光特性の平均を求め、これを分光推定画像の全体の色合いを代表する分光特性Ｓｒとする算出回路４０、分光推定画像の各画素の分光特性と、算出回路４０で求めた代表分光特性Ｓｒとの差分に応じて、分光推定画像の各画素に対して強調処理を施す強調処理回路４１、強調処理後の分光推定画像の各画素の分光特性の強度が、予め規定された範囲内に収まるように、強調処理の強調量を調整する強調量調整回路４２、および、強調処理後の分光推定画像の任意の三波長におけるスペクトル画像を、予め設定されたＲＧＢの三チャネルに割り当てるチャネル割り当て回路４３からなる。
【選択図】図３

Description

本発明は、電子内視鏡で取得した画像から任意の波長帯域を有する分光画像を生成する画像処理方法、および装置、並びに電子内視鏡システムに関する。

従来から、医療分野において、電子内視鏡を利用した医療診断が盛んに行われている。電子内視鏡の被検体内に挿入される挿入部先端には、ＣＣＤなどの固体撮像素子が内蔵されている。固体撮像素子により取得した撮像信号に対して、プロセッサ装置で信号処理を施すことで、モニタで被検体内の被観察部位の画像を観察することができる。

電子内視鏡を用いた医療診断の分野では、病変の発見を容易にするために、狭い波長帯域の光を被観察部位に照射し、これによる反射光を画像化（以下、このようにして得られた画像を、通常の画像と区別して分光画像と呼ぶ。）して観察するNarrow Band Imaging（以下、ＮＢＩと略す。）と呼ばれる手法が脚光を浴びている。ＮＢＩによれば、被観察部位に色素を散布したり、インドシアニングリーン（ＩＣＧ；Indocyanine green）などの造影剤を注入したりすることなく、粘膜下層部の血管を強調した画像や、胃壁、腸の表層組織などの臓器の構造物を強調した画像を容易に得ることができる。

分光画像を用いた医療診断の例としては、病変の分光データのデータベースを有し、眼底の分光画像内で病変の分光データと類似した部分を特定する分光画像解析方法が提案されている（特許文献１参照）。

また、最近、狭い波長帯域の光ではなく、通常の白色光を被観察部位に照射して得られた通常の画像に対して、主成分分析を用いた次元圧縮による線形近似や、ウィナー推定などに代表される分光推定処理を施すことで、分光画像を得る技術が実用化されている。この技術では、分光推定処理の結果得られた画像に対して、一定の強調量で強調処理を施している。
特開２００５−２９６４３４号公報

しかしながら、臓器の色には個人差があり、電子内視鏡の性能も機種や個体毎に異なるため、強調処理の強調量を一律にすると、患者や電子内視鏡の種類によっては、強調の結果得られる画像が、診断に不適切となる場合があった。この問題は、特許文献１に記載の発明を応用して、患者や電子内視鏡の種類に応じた強調量をデータベース化すれば一応は解決されるが、データベースを作成するためには、事前に臓器の色の測定や電子内視鏡の性能試験を行わなければならならず、そのうえ、データベースのデータ量が膨大になるおそれがある。

本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、患者や電子内視鏡の種類によらず、常に適切な分光画像を得ることが可能な画像処理方法、および装置、並びに電子内視鏡システムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、電子内視鏡で取得した画像に対して分光推定処理を施し、これにより得られた分光推定画像に基づいて任意の波長帯域を有する分光画像を生成する画像処理方法であって、前記分光推定画像の全体の色合いを代表する代表分光特性を算出し、算出した代表分光特性を用いて、前記分光推定画像の各画素に対して強調処理を施すことを特徴とする。なお、「分光推定画像の全体の色合いを代表する」とは、病変部以外の画像の大部分を占める正常な部位の色合いを代表することと同義である。

前記分光推定画像の全画素の分光特性の平均を求め、これを前記代表分光特性とすることが好ましい。この場合、前記強調処理は、前記分光推定画像の各画素の分光特性と、前記代表分光特性との差分に応じて行うことが好ましい。

あるいは、前記分光推定画像に対して主成分分析を施し、これにより得られた第一主成分を前記代表分光特性とすることが好ましい。この場合、前記強調処理は、前記主成分分析により得られた第ｎ主成分（ｎは２以上の自然数）に応じて行うことが好ましく、ｎ＝２であることが好ましい。

さらには、前記分光推定画像の全画素の分光特性をベクトルとしてクラスター分析を行い、最大クラスターを前記代表分光特性とすることが好ましい。この場合、前記強調処理は、前記分光推定画像の各画素の分光特性と、前記最大クラスターの重心との距離に応じて行うことが好ましい。

前記分光推定画像の各画素の分光特性の強度が、予め規定された範囲内に収まるように、前記強調処理の強調量を調整することが好ましい。

前記強調処理後の分光推定画像の任意の三波長におけるスペクトル画像を、予め設定されたＲＧＢの三チャネルに割り当てることが好ましい。

請求項１１に記載の発明は、電子内視鏡で取得した画像に対して分光推定処理を施し、これにより得られた分光推定画像に基づいて任意の波長帯域を有する分光画像を生成する画像処理装置であって、前記分光推定画像の全体の色合いを代表する代表分光特性を算出する算出手段と、算出した代表分光特性を用いて、前記分光推定画像の各画素に対して強調処理を施す強調処理手段とを備えることを特徴とする。なお、この場合も請求項１と同様に、「分光推定画像の全体の色合いを代表する」とは、病変部以外の画像の大部分を占める正常な部位の色合いを代表することと同義である。

前記算出手段は、前記代表分光特性として、前記分光推定画像の全画素の分光特性の平均を求めることが好ましい。この場合、前記強調処理手段は、前記分光推定画像の各画素の分光特性と、前記代表分光特性との差分に応じて前記強調処理を行うことが好ましい。

あるいは、前記算出手段は、前記分光推定画像に対して主成分分析を施し、これにより得られた第一主成分を前記代表分光特性とすることが好ましい。この場合、前記強調処理手段は、前記主成分分析により得られた第ｎ主成分（ｎは２以上の自然数）に応じて前記強調処理を行うことが好ましく、ｎ＝２であることが好ましい。

さらには、前記算出手段は、前記分光推定画像の全画素の分光特性をベクトルとしてクラスター分析を行い、最大クラスターを前記代表分光特性とすることが好ましい。この場合、前記強調処理手段は、前記分光推定画像の各画素の分光特性と、前記最大クラスターの重心との距離に応じて前記強調処理を行うことが好ましい。

前記分光推定画像の各画素の分光特性の強度が、予め規定された範囲内に収まるように、前記強調処理の強調量を調整する強調量調整手段を備えることが好ましい。

前記強調処理後の分光推定画像の任意の三波長におけるスペクトル画像を、予め設定されたＲＧＢの三チャネルに割り当てるチャネル割り当て手段を備えることが好ましい。

請求項２１に記載の発明は、電子内視鏡システムであって、請求項１１ないし２０のいずれかに記載の画像処理装置を備えることを特徴とする。

本発明の画像処理方法、および装置、並びに電子内視鏡システムによれば、分光推定画像の全体の色合いを代表する代表分光特性を算出手段で算出し、算出した代表分光特性を用いて、強調処理手段で分光推定画像の各画素に対して強調処理を施すので、患者や電子内視鏡の種類によらず、常に適切な分光画像を得ることが可能となる。

図１において、電子内視鏡システム２は、電子内視鏡１０、およびプロセッサ装置１１から構成される。電子内視鏡１０は、被検体内に挿入される挿入部１２と、挿入部１２の基端部分に連設された操作部１３とを備えている。

挿入部１２の先端に連設された先端部１２ａには、被検体内の被観察部位の像光を取り込むための対物光学系２０と像光を撮像するＣＣＤ２１（ともに図２参照）、被観察部位に照明装置２４（図２参照）からの照明光を照射するための照明窓２２（図２参照）が内蔵されている。また、先端部１２ａには、鉗子口１４と連通した鉗子出口、送気・送水ボタン１３ａを操作することによって、対物光学系２０を保護する観察窓の汚れを落とすための洗浄水やエアーが噴射されるノズルなどが設けられている。ＣＣＤ２１により取得された被検体内の画像は、コード１５で接続されたプロセッサ装置１１のモニタ１６に表示される。

先端部１２ａの後方には、複数の湾曲駒を連結した湾曲部１２ｂが設けられている。湾曲部１２ｂは、操作部１３に設けられたアングルノブ１３ｂが操作されて、挿入部１２内に挿設されたワイヤが押し引きされることにより、上下左右方向に湾曲動作する。これにより、先端部１２ａが被検体内の所望の方向に向けられる。

湾曲部１２ｂの後方には、可撓性を有する軟性部１２ｃが設けられている。軟性部１２ｃは、先端部１２ａが被観察部位に到達可能なように、且つ術者が操作部１３を把持して操作する際に支障を来さない程度に患者との距離を保つために、数ｍの長さを有する。

図２において、照明窓２２には、ライトガイド２３の一端が取り付けられている。ライトガイド２３は、挿入部１２に亘って設けられており、その他端は、操作部１３内に設けられた照明装置２４に接続されている。照明装置２４は、ハロゲンランプや白色ＬＥＤなどの光源を有し、この光源で発せられた光が、ライトガイド２３を伝って照明窓２２から被観察部位に照射される。

ＣＣＤ２１には、ＣＰＵ２５によって制御されるドライバ２６が接続されている。ドライバ２６は、ＣＣＤ２１の電荷蓄積時間と電荷掃き出しタイミングを制御するためのタイミング信号（クロックパルス）をＣＣＤ２１に出力する。

ＣＣＤ２１から出力された撮像信号は、プロセッサ装置１１の画像メモリ２７に入力され、記憶される。画像メモリ２７には、通常画像生成部２８、および分光推定処理部２９が接続されている。

通常画像生成部２８は、画像メモリ２７から読み出した撮像信号に対して、相関二重サンプリング、増幅、Ａ／Ｄ変換などのアナログ信号処理を施した後、階調補正、輪郭強調、γ補正などのデジタル信号処理を施し、通常画像を生成する。通常画像生成部２８は、生成した通常画像を表示制御部３０に出力する。

分光推定処理部２９は、画像メモリ２７から撮像信号を読み出し、読み出した撮像信号を用いて、主成分分析を用いた次元圧縮による線形近似や、ウィナー推定などによる分光推定処理を施す。分光推定処理は、具体的には、撮像信号から、ＣＣＤ２１の画素毎に可視光の波長帯域（波長４００ｎｍ〜７００ｎｍ）における被観察部位の分光反射率を推定する。分光推定処理部２９は、分光推定処理の結果生成される分光推定画像を分光画像生成部３１に出力する。

分光画像生成部３１は、分光推定処理部２９からの分光推定画像に基づいて、任意の波長帯域を有する分光画像を生成する。図３に示すように、分光画像生成部３１は、算出回路４０、強調処理回路４１、強調量調整回路４２、およびチャネル割り当て回路４３を有する。

図４の上段および中段に示すように、算出回路４０は、分光推定画像の全画素の分光特性の平均を求める。算出回路４０で求めた分光特性の平均は、分光推定画像の全体の色合いを代表する分光特性（以下、代表分光特性という。）Ｓｒである。換言すれば、代表分光特性Ｓｒは、病変部以外の画像の大部分を占める正常な部位の色合いを代表するものである。

図４の下段に示すように、強調処理回路４１は、分光推定画像の各画素の分光特性と、算出回路４０で求めた代表分光特性Ｓｒとの差分に応じて、分光推定画像の各画素に対して強調処理を施す。

具体的には、例えば、上段に点線で示す分光特性Ｓａ、および二点鎖線で示す分光特性Ｓｃのように、代表分光特性Ｓｒとの差分が大きい場合は強調量を大きくし、下段に示す分光特性Ｓａ’、Ｓｃ’とする。対して、上段に一点鎖線で示す分光特性Ｓｂのように、代表分光特性Ｓｒとの差分が小さい場合は強調量を小さくし、下段に示す分光特性Ｓｂ’とする。

そして、分光特性Ｓｂのように差分が正の場合は正の強調量とし、分光特性Ｓｃのように差分が負の場合は負の強調量とする。これにより、強調処理された分光推定画像は、全体の色合いと略同じ色合いの部分よりも、全体の色合いと違う色合いの部分がより強調されたものとなる。なお、ここでは、便宜上、分光推定画像の分光特性をＳａ〜Ｓｃ、Ｓａ’〜 Ｓｃ’の三本ずつ描いているが、実際には、分光推定画像の全画素の分光特性を対象として、代表分光特性の算出、および強調処理を行う。

ここで、分光特性の強度は、言う迄もなく光の強さを表しており、画像処理においては、この光の強さを適当な階調値（例えば、０〜２５５）に割り当てて画像データを生成する。このため、強調処理後の分光推定画像の各画素の分光特性の強度が、予め設定された階調値で表せない場合、つまり、図５の上段に示す分光特性Ｓｄ、Ｓｅのように、予め規定された範囲０〜Ｉｔに収まらない場合は、強調処理時の強調量を調整する必要がある。そこで、図５の下段に示すように、強調量調整回路４２により、強調処理後の分光推定画像の各画素の分光特性の強度が、分光特性Ｓｄ’、Ｓｅ’のように、予め規定された範囲０〜Ｉｔに収まるように、強調処理の強調量を調整する。

図６に示すように、チャネル割り当て回路４３は、強調処理後の分光推定画像の任意の三波長（例えば、波長５００ｎｍ、４５０ｎｍ、４００ｎｍ）におけるスペクトル画像を、予め設定されたＲＧＢの三チャネルに割り当てる。これにより、ある波長における分光推定画像の各画素の分光特性の強度が、ＲＧＢいずれかの階調値で表され、これが分光画像として表示制御部３０に出力される。ＲＧＢのチャネルに割り当てる三波長は、予め設定されているか、あるいは、操作卓３２（図２参照）を操作することにより、個別に設定変更される。

図７に示すように、表示制御部３０は、検査日や患者の情報５０とともに、通常画像生成部２８から出力された通常画像５１、および分光画像生成部３１から出力された分光画像５２を、モニタ１６に並べて表示させる。また、操作卓３２で選択することにより、通常画像５１、または分光画像５２をそれぞれ個別にモニタ１６に表示させることも可能となっている。

図２に戻って、ＣＰＵ２５は、プロセッサ装置１１の全体の動作を統括的に制御する。ＣＰＵ２５には、各種設定や操作を行うための操作卓３２が接続されている。ＣＰＵ２５は、操作卓３２から入力される操作入力信号に応じて、各部を動作させる。

上記のように構成された電子内視鏡システム２で被検体内を観察する際には、電子内視鏡１０、プロセッサ装置１１の電源を投入して、挿入部１２を被検体内に挿入する。そして、照射装置２４をオンして、照明窓２２から照射される光で被検体内を照明しながら、ＣＣＤ２１により得られる画像をモニタ１６で観察する。

対物光学系２０から取り込まれた被観察部位の像光は、ＣＣＤ２１の撮像面に結像され、これによりＣＣＤ２１から撮像信号が出力される。ＣＣＤ２１から出力された撮像信号は、画像メモリ２７に取り込まれる。画像メモリ２７に取り込まれた撮像信号は、通常画像生成部２８、および分光推定処理部２９に順次読み出される。

通常画像生成部２８では、画像メモリ２７から読み出した撮像信号に対して各種信号処理が施され、これにより通常画像が生成される。通常画像生成部２８で生成された通常画像は、表示制御部３０に出力される。

一方、分光推定処理部２９では、画像メモリ２７から読み出した撮像信号を用いて、分光推定処理が実行される。分光推定処理部２９による分光推定処理の結果生成される分光推定画像は、分光画像生成部３１に出力される。

図８のフローチャートに示すように、分光画像生成部３１では、算出回路４０により、分光推定画像の全画素の分光特性の平均、すなわち代表分光特性Ｓｒが算出される。そして、強調処理回路４１で、分光推定画像の各画素の分光特性と代表分光特性Ｓｒとの差分に応じて、分光推定画像の各画素に対して強調処理が施される。

強調処理後、分光推定画像の各画素の分光特性の強度が、予め規定された範囲０〜Ｉｔに収まらない場合は、分光推定画像の各画素の分光特性の強度が、予め規定された範囲０〜Ｉｔに収まるように、強調量調整回路４２で強調量が調整される。そして、強調処理回路４１で、調整された強調量で再び強調処理が施される。分光推定画像の各画素の分光特性の強度が、予め規定された範囲０〜Ｉｔに収まっている場合は、当然ながら強調量の調整は行われない。

次いで、チャネル割り当て回路４３によって、強調処理後の分光推定画像の任意の三波長におけるスペクトル画像が、ＲＧＢの三チャネルに割り当てられる。これにより、割り当てられた波長における分光推定画像の各画素の分光特性の強度が、ＲＧＢいずれかの階調値で表された分光画像が生成される。生成された分光画像は、表示制御部３０に出力される。表示制御部３０に出力された通常画像、および分光画像は、モニタ１６に並べて、あるいはそれぞれ個別に表示される。

以上説明したように、電子内視鏡システム２は、分光推定画像の全体の色合いを代表する代表分光特性Ｓｒを算出回路４０で算出し、算出した代表分光特性Ｓｒを用いて、強調処理回路４１で分光推定画像の各画素に対して強調処理を施すので、臓器の色の個人差や、電子内視鏡の性能のばらつきによる分光画像への影響を吸収することができ、常に安定した診断を行うことができる。

また、分光推定画像の各画素の分光特性の強度が、予め規定された範囲内に収まるように、強調量調整回路４２で強調量を調整するので、いわゆる白飛びや黒潰れといった画質劣化を防止することができる。

さらに、強調処理後の分光推定画像の任意の三波長におけるスペクトル画像を、チャネル割り当て回路４３で予め設定されたＲＧＢの三チャネルに割り当てるので、病変や血管などの観察したい部分が強調表示された分光画像を得ることができる。

上記実施形態では、代表分光特性Ｓｒとして、分光推定画像の全画素の分光特性の平均を採用した例を挙げて説明したが、図９および図１０に示す、主成分分析を用いる方法を採用してもよい。すなわち、図９の上段および中段に示すように、算出回路４０で分光推定画像に対して主成分分析を施し、これにより得られた第一主成分Ｓ_１を代表分光特性Ｓｒとする。なお、第一主成分Ｓ_１を代表分光特性Ｓｒとするのは、全体の情報の中に占める割合（寄与率）が、第一主成分Ｓ_１が最も高いからである。

次いで、下段に示すように、強調処理回路４１で、第二主成分Ｓ_２に対して強調処理を施し、Ｓ_２’とする。なお、第二主成分Ｓ_２に対して強調処理を施すのは、第二主成分Ｓ_２が、代表分光特性Ｓｒである第一主成分Ｓ_１とは相関がなく、分光推定画像の全体の色合いと違う色合いの部分の情報を表すからである。

第二主成分Ｓ_２に対して強調処理を施した後、図１０に示すように、強調処理後の第二主成分Ｓ_２’と、第一主成分Ｓ_１とを用い、適当な主成分係数で分光推定画像を再構成し、図４の下段に示すものと同様に、分光推定画像の全体の色合いと違う色合いの部分が強調された分光推定画像を得る。なお、強調処理を施す主成分としては、第二主成分に限らず、第一主成分の寄与率が高くない場合などには、例えば、第三主成分や第四主成分に対して強調処理を施してもよい。

あるいは、図１１に示す、クラスター分析を用いる方法を採用してもよい。この場合、まず、上段に示すように、分光推定画像の全画素の分光特性を表す指標ｐをＸＹの二次元空間（実際には、指標ｐの要素数ｎ次元空間、説明のために二次元空間としている。）にプロットする。

そして、中段に示すように、プロットした指標ｐに対して、算出回路４０でクラスター分析を行う。具体的には、指標ｐ間のｎ次元空間におけるユークリッド距離を算出して、相互の距離の最も近い指標ｐを順次クラスターとして纏めていく。この方法では、クラスター分析により得られた最大クラスターＣｍ（全ての指標ｐが一つのクラスターに包含される以前のクラスターのうち、サイズが最も大きいクラスター）が分光推定画像の全体の色合いの最も典型的な情報を示すものであるため、最大クラスターＣｍを代表分光特性Ｓｒとする。

次に、下段に示すように、強調処理回路４１で、最大クラスターＣｍの重心Ｇとの距離に応じて、最大クラスターＣｍに含まれていない指標ｐ、つまり、分光推定画像の全体の色合いと違う色合いの部分の情報を表す指標ｐに対して強調処理を施し、ｐ’とする。このときの強調量は、例えば、重心Ｇとの距離が大きい場合は強調量も大きくし、小さい場合は強調量も小さくする。そして、重心Ｇと強調前の元々の指標ｐとを結ぶ直線の延長線上に、強調後の指標ｐ’がくるようにする。これにより、上記実施形態の二つの方法と同様に、分光推定画像の全体の色合いと違う色合いの部分が強調された分光推定画像を得る。

上記実施形態では、分光推定画像の各画素の分光特性の強度が、予め規定された範囲内に収まらない場合に、強調量調整回路４２で強調量を調整した後、再び強調処理回路４１で強調処理を施すようにしているが、強調処理を施す前に強調量を調整し、一度の強調処理で分光推定画像の各画素の分光特性の強度を予め規定された範囲内に収めるようにしてもよい。

なお、照明装置２４は、電子内視鏡と一体にする必要はなく、外部に設けてコードで接続する構成としてもよい。また、上記実施形態では、電子内視鏡１０を例示して説明したが、被観察部位に超音波を照射して、被観察部位からのエコー信号を受信する超音波トランスデューサが、ＣＣＤとともに先端部に一体的に配された超音波内視鏡についても、本発明は適用することが可能である。

電子内視鏡システムの構成を示す概略図である。 電子内視鏡システムの構成を示すブロック図である。 分光画像生成部の構成を示すブロック図である。 算出回路および強調処理回路における処理の流れを示す説明図である。 強調量調整回路における処理の流れを示す説明図である。 チャネル割り当て回路における処理を説明するための図である。 モニタの表示状態を示す図である。 分光画像生成部における処理の流れを示すフローチャートである。 主成分分析を採用した場合の処理の流れを示す説明図である。 主成分分析を採用した場合の処理の流れを示す説明図である。 クラスター分析を採用した場合の処理の流れを示す説明図である。

符号の説明

２ 電子内視鏡システム
１０ 電子内視鏡
１１ プロセッサ装置
１６ モニタ
２１ ＣＣＤ
２５ ＣＰＵ
２８ 通常画像生成部
２９ 分光推定処理部
３１ 分光画像生成部
４０ 算出回路
４１ 強調処理回路
４２ 強調量調整回路
４３ チャネル割り当て回路
５１ 通常画像
５２ 分光画像

Claims (21)

1. 電子内視鏡で取得した画像に対して分光推定処理を施し、これにより得られた分光推定画像に基づいて任意の波長帯域を有する分光画像を生成する画像処理方法であって、
   前記分光推定画像の全体の色合いを代表する代表分光特性を算出し、
   算出した代表分光特性を用いて、前記分光推定画像の各画素に対して強調処理を施すことを特徴とする画像処理方法。
2. 前記分光推定画像の全画素の分光特性の平均を求め、これを前記代表分光特性とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
3. 前記強調処理は、前記分光推定画像の各画素の分光特性と、前記代表分光特性との差分に応じて行うことを特徴とする請求項２に記載の画像処理方法。
4. 前記分光推定画像に対して主成分分析を施し、これにより得られた第一主成分を前記代表分光特性とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
5. 前記強調処理は、前記主成分分析により得られた第ｎ主成分（ｎは２以上の自然数）に応じて行うことを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
6. ｎ＝２であることを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
7. 前記分光推定画像の全画素の分光特性をベクトルとしてクラスター分析を行い、最大クラスターを前記代表分光特性とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
8. 前記強調処理は、前記分光推定画像の各画素の分光特性と、前記最大クラスターの重心との距離に応じて行うことを特徴とする請求項７に記載の画像処理方法。
9. 前記分光推定画像の各画素の分光特性の強度が、予め規定された範囲内に収まるように、前記強調処理の強調量を調整することを特徴とする請求項１ないし８のいずれかに記載の画像処理方法。
10. 前記強調処理後の分光推定画像の任意の三波長におけるスペクトル画像を、予め設定されたＲＧＢの三チャネルに割り当てることを特徴とする請求項１ないし９のいずれかに記載の画像処理方法。
11. 電子内視鏡で取得した画像に対して分光推定処理を施し、これにより得られた分光推定画像に基づいて任意の波長帯域を有する分光画像を生成する画像処理装置であって、
    前記分光推定画像の全体の色合いを代表する代表分光特性を算出する算出手段と、
    算出した代表分光特性を用いて、前記分光推定画像の各画素に対して強調処理を施す強調処理手段とを備えることを特徴とする画像処理装置。
12. 前記算出手段は、前記代表分光特性として、前記分光推定画像の全画素の分光特性の平均を求めることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
13. 前記強調処理手段は、前記分光推定画像の各画素の分光特性と、前記代表分光特性との差分に応じて前記強調処理を行うことを特徴とする請求項１２に記載の画像処理装置。
14. 前記算出手段は、前記分光推定画像に対して主成分分析を施し、これにより得られた第一主成分を前記代表分光特性とすることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
15. 前記強調処理手段は、前記主成分分析により得られた第ｎ主成分（ｎは２以上の自然数）に応じて前記強調処理を行うことを特徴とする請求項１４に記載の画像処理装置。
16. ｎ＝２であることを特徴とする請求項１５に記載の画像処理装置。
17. 前記算出手段は、前記分光推定画像の全画素の分光特性をベクトルとしてクラスター分析を行い、最大クラスターを前記代表分光特性とすることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装置。
18. 前記強調処理手段は、前記分光推定画像の各画素の分光特性と、前記最大クラスターの重心との距離に応じて前記強調処理を行うことを特徴とする請求項１７に記載の画像処理装置。
19. 前記分光推定画像の各画素の分光特性の強度が、予め規定された範囲内に収まるように、前記強調処理の強調量を調整する強調量調整手段を備えることを特徴とする請求項１１ないし１８のいずれかに記載の画像処理装置。
20. 前記強調処理後の分光推定画像の任意の三波長におけるスペクトル画像を、予め設定されたＲＧＢの三チャネルに割り当てるチャネル割り当て手段を備えることを特徴とする請求項１１ないし１９のいずれかに記載の画像処理装置。
21. 請求項１１ないし２０のいずれかに記載の画像処理装置を備えることを特徴とする電子内視鏡システム。

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